基于支持向量机的文本分类研究 - docin.com豆丁网 rMachines，SVM）算法n玎：5）神经 网络算法（NeuralNetwork，NN）。 1．朴素贝叶斯分类算法（NaiveBayes，NB） 贝叶斯分类器是一种典型的基于概率统计的分类器n2｜。其数学基础是贝叶斯定理， 主要思想就是计算在给
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对朴素贝叶斯分类算法进行拓展，使其应用到多关系数据分类领域，并引入了用户指导的概念。
We extended the Naive Bayesian Classifier, applied it in the relational classification filed, and introduced the concept of user's guidance.
将聚类算法引入到朴素贝叶斯分类研究中，提出一种基于聚类的朴素贝叶斯分类算法(CNBC)。
A Naive Bayesian classification based on clustering principle (CNBC) by introducing clustering algorithm into Naive Bayesian classification.
文中针对该算法这两个最主要的缺陷，提出增量学习概念，引入损失幅度参数，改进和完善朴素贝叶斯分类算法。
Then in allusion to these two important factors, a concept of incremental learning and a loss extent parameter are put forward in this paper, and Native Bayesian Classification.
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